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Técnicas estatísticas no Tableau

Tableau: linhas de tendência

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Este exercício faz parte do curso

Técnicas estatísticas no Tableau

IntermediárioNível de habilidade

4.8+

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A análise exploratória de dados, ou EDA, é uma etapa fundamental em pesquisas com dados. Obter os primeiros insights do seu conjunto de dados é fácil no Tableau: você vai criar e interpretar tabelas, gráficos de barras, histogramas e box plots em pouco tempo!

Exercise 1: Bem-vindo ao curso!Exercise 2: Interpretando histogramas Exercise 3: EDA no Tableau: tabelas e gráficos de barras Exercise 4: Dados da Superstore: tabela Exercise 5: Dados da Superstore: gráfico de barras Exercise 6: EDA no Tableau: histogramas Exercise 7: Dados da Superstore: promoção com histograma Exercise 8: Dados da Superstore: tamanho dos intervalos do histograma Exercise 9: Box plots e características da distribuição Exercise 10: Qual visualização você deve escolher?Exercise 11: EDA no Tableau: box plots Exercise 12: Dados da Superstore: boxplot Exercise 13: Dados da Superstore: compare gráficos de caixa

Neste capítulo mais conceitual, você vai se aprofundar no uso de diferentes medidas de tendência central e de dispersão, e em como aplicá-las no Tableau. Você vai aprender sobre o uso do cartão de resumo, a diferença entre amostra e população, e como variância, desvio padrão e intervalos de confiança podem ser calculados e visualizados.

Exercise 1: Medidas de dispersão Exercise 2: Estatística: verdadeiro ou falso Exercise 3: Tableau: cartões de resumo e dispersão Exercise 4: Dados do Superstore: summary card Exercise 5: Dados da Superstore: desvio padrão Exercise 6: Pergunta bônus: amostra vs. população Exercise 7: Dados da Superstore: variância Exercise 8: Erro padrão e intervalos de confiança Exercise 9: Um monte de estatísticas e estimativas Exercise 10: Tableau: adicionando linhas e faixas de distribuição Exercise 11: Dados da Superstore: carga de trabalho alta Exercise 12: Dados da Superstore: intervalos de confiança Exercise 13: Dados da Superstore: média ou mediana?

Agora é hora de observar duas variáveis ao mesmo tempo. Descrever a relação entre duas variáveis, ou regressão, é uma ótima forma de identificar tendências nos seus dados. Você vai aprender a encontrar a melhor linha de tendência, descrever o modelo de tendência e prever observações futuras — usando dados de dinossauros!

Exercise 1: A relação entre duas variáveis Exercise 2: Adivinhe a correlação Exercise 3: Tableau: linhas de tendência

Exercício atual

Exercise 4: Dinossauros: o que prever?Exercise 5: Dinossauros: como desagregar?Exercise 6: Dinossauros: adicionando uma linha de tendência Exercise 7: Avaliando uma linha de tendência Exercise 8: Previsões do modelo: rigor ou aleatoriedade?Exercise 9: Tableau: descrevendo modelos de tendência Exercise 10: Dinossauros: resumo do modelo Exercise 11: Dinossauros: modelo por clado Exercise 12: Dinossauros: intervalos de confiança

Neste último capítulo, você vai explorar duas técnicas estatísticas mais avançadas: previsão e clustering. A previsão ajuda a detectar padrões recorrentes em séries temporais e pode antecipar como esses padrões vão mudar no futuro. Com clustering, você consegue detectar padrões em dados sem rótulos, permitindo fatiar e detalhar seu conjunto de dados para revelar insights ocultos.

Exercise 1: Previsão Exercise 2: Previsão: verdadeiro ou falso?Exercise 3: Tableau: previsão Exercise 4: Vendas de camisetas: primeiro forecast Exercise 5: Vendas de camisetas: agregando Exercise 6: Vendas de camisetas: ajustes na previsão Exercise 7: Clustering Exercise 8: Fazer ou não fazer clustering?Exercise 9: Tableau: clustering Exercise 10: Indicadores mundiais: clusterização de países Exercise 11: Indicadores mundiais: descrevendo clusters Exercise 12: Indicadores globais: mapeando os clusters Exercise 13: Indicadores mundiais: resultados do agrupamento Exercise 14: Parabéns!